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Enregistrement W3049693410 · doi:10.1037/fam0000793

Subjective well-being across partnerships.

2020· article· en· W3049693410 sur OpenAlexfundno aff
Matthew D. Johnson, Franz J. Neyer, Christine Finn

Notice bibliographique

RevueJournal of Family Psychology · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAttachment and Relationship Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésPsychologySocial psychologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drawing on data gathered from 554 focal participants in the German Family Panel (pairfam) study surveyed at 4 time points spanning 2 intimate unions, this brief report investigated changes in 3 indicators of subjective well-being (life satisfaction, depressive symptoms, and self-esteem) across partnerships. Latent change score-modeling results showed no mean-level changes in life satisfaction or self-esteem from Time 1 in Partnership 1 to Time 2 of Partnership 2 and a slight increase in depressive symptoms across partnerships. This overall stability in subjective well-being was evident despite a series of changes in the interim period: Subjective well-being worsened as the end of Partnership 1 approached, improved after the initiation of Partnership 2, and leveled off as Partnership 2 progressed. Being female predicted worse initial subjective well-being at the outset of the study, a greater decrease in well-being as participants approached the end of Partnership 1, and an overall reduction in self-esteem and increase in depression symptoms across partnerships. Being older, married in Partnership 1, and having a longer duration first partnership predicted worse initial well-being, a steeper decrease in life satisfaction as Partnership 1 drew to a close, and older participants had lower life satisfaction across unions. These findings add to a growing literature documenting the remarkable stability of individual and relational functioning across time while also highlighting those most at risk of reduced subjective well-being across partnerships. (PsycInfo Database Record (c) 2021 APA, all rights reserved).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,108
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,354 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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